[發明專利]一種駐店物流調度的訂單智能選店方法及裝置

在審

• 申請號: 201810426763.0
• 申請日: 2018-05-07
• 公開（公告）號: CN108734431A
• 公開（公告）日: 2018-11-02
• 發明（設計）人: 裴松年;涂麗佳;徐明泉
• 申請（專利權）人: 北京順豐同城科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06Q10/06
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;李相雨

本發明實施例公開一種駐店物流調度的訂單智能選店方法及裝置，其中，方法包括：獲取駐店訂單與商戶的樣本數據，駐店訂單與商戶的樣本數據為帶標簽的樣本數據，其中，正標簽代表駐店訂單被分配給商戶，負標簽代表駐店訂單未被分配給商戶；根據駐店訂單與商戶的樣本數據，構建訂單智能選店預測模型；基于待選店的駐店訂單，利用訂單智能選店預測模型對待選店的駐店訂單預設距離內的所有商戶進行預測，將待選店的駐店訂單指派給預測結果為正的商戶。本發明實施例能夠在高峰期下駐店訂單密度較大時可以有效合理的疏解訂單壓力，有效避免高峰期下一個商戶大量壓單，提高駐店物流調度的派單效率和配送效率，避免駐店訂單超時。

技術領域

本發明實施例涉及計算機技術領域，具體涉及一種駐店物流調度的訂單智能選店方法及裝置。

背景技術

在駐店物流調度中，需要將新產生的駐店訂單指派給所選擇的商戶。

目前，現有技術通常是利用劃區域經營和就近選店技術來進行駐店訂單的選店。

其中，劃區域經營劃區域經營是簡單的對一個城市根據連鎖商戶劃分明確的經營區域，從而方便經營和管理，當用戶下單，根據用戶的位置匹配自己所屬的區域，再匹配區域內的商戶，然后商戶看到自己區域內的訂單，這種方式簡單方便，方便管理，是市場上比較常見的解決方案。但是，這種劃區域經營的選店方式也存在明顯的缺陷，如不同區域的用戶量，不同時刻的單量密度有可能差別很大，但是每個商戶的處理訂單能力和運力資源有限，當處于高峰期的時候，所屬區域超出處理訂單能力，而其他區域商戶可能比較空閑，造成部分訂單嚴重超時且浪費商戶資源和運力資源，并且嚴重影響用戶體驗，從一定程度降低了用戶對品牌的信任。

就近選店技術是對用戶下得單就近選擇商戶進行服務，當用戶下單后，根據商戶的位置和附近所有的商戶計算距離，選擇最近的商戶為其服務，這種技術方便簡單，是市場上比較常見的解決方案之一。但是，就近選店技術雖然就近能解決平常情況下送餐效率較高，準時率較高，然而每個商戶的處理訂單能力和運力資源有限，當到高峰時候，訂單密度較大的區域依然會對附近的商戶造成嚴重壓單和訂單大量超時，嚴重影響用戶體驗，并不能有效對訂單密度較大的區域訂單進行分散，有效分散壓力，整體提高用戶體驗。

鑒于此，如何在駐店模式下進行駐店訂單的智能選店，以在高峰期下駐店訂單密度較大時可以有效合理的疏解訂單壓力，提高駐店物流調度的派單效率和配送效率成為目前需要解決的技術問題。

發明內容

由于現有方法存在上述問題，本發明實施例提出一種駐店物流調度的訂單智能選店方法及裝置。

第一方面，本發明實施例提出一種駐店物流調度的訂單智能選店方法，包括：

獲取駐店訂單與商戶的樣本數據，所述駐店訂單與商戶的樣本數據為帶標簽的樣本數據，其中，正標簽代表駐店訂單被分配給商戶，負標簽代表駐店訂單未被分配給商戶；

根據所述駐店訂單與商戶的樣本數據，構建訂單智能選店預測模型；

基于待選店的駐店訂單，利用所述訂單智能選店預測模型，對所述待選店的駐店訂單預設距離內的所有商戶進行預測，將所述待選店的駐店訂單指派給預測結果為正的商戶。

可選地，所述根據所述駐店訂單與商戶的樣本數據，構建訂單智能選店預測模型，包括：

從所述駐店訂單與商戶的樣本數據中提取選店特征；

基于所提取的選店特征構成樣本集，并將所述樣本集分為訓練樣本集和測試樣本集；

對所述訓練樣本集進行訓練，生成訂單智能選店預測模型；

利用所述測試樣本集，對所述訂單智能選店預測模型進行驗證。